Calculez les intervalles de confiance pour moyenne et proportion
Moyenne (μ)
Proportion (p)
Intervalle de Confiance pour la Moyenne
Intervalle de Confiance pour une Proportion
Guide de l'Intervalle de Confiance
Qu'est-ce qu'un intervalle de confiance ?
Un intervalle de confiance est une plage de valeurs, calculée à partir de données d'échantillon, dans laquelle le paramètre réel de la population a une probabilité donnée (niveau de confiance) de se trouver.
Exemple : Un intervalle de confiance à 95% de [48, 52] signifie que nous sommes confiants à 95% que la vraie valeur de la population se situe entre 48 et 52.
Formules
Intervalle de confiance pour la moyenne (loi normale) :
IC = X̄ ± Z × (σ / √n)
Intervalle de confiance pour la moyenne (loi de Student) :
IC = X̄ ± t × (s / √n)
Intervalle de confiance pour une proportion :
IC = p̂ ± Z × √(p̂(1-p̂) / n)
Où :
• X̄ = moyenne de l'échantillon
• σ = écart-type de la population
• s = écart-type de l'échantillon
• n = taille de l'échantillon
• Z = valeur critique de la loi normale
• t = valeur critique de la loi de Student (ddl = n-1)
• p̂ = proportion de l'échantillon = x/n
• x = nombre de succès
Valeurs Critiques (Z et t)
Niveau de confiance
Valeur Z
Valeur t (n=10)
Valeur t (n=30)
80%
1,282
1,383
1,311
85%
1,440
1,559
1,476
90%
1,645
1,833
1,699
95%
1,960
2,262
2,045
98%
2,326
2,821
2,462
99%
2,576
3,250
2,756
99,5%
2,807
3,690
3,030
99,9%
3,291
4,781
3,659
Interprétation
Ce que cela signifie vraiment :
✓ CORRECT :
"Si nous répétons l'échantillonnage 100 fois et calculons 100 intervalles de
confiance à 95%, environ 95 de ces intervalles contiendront la vraie valeur
de la population."
✗ INCORRECT :
"Il y a 95% de chances que la vraie valeur soit dans cet intervalle."
(La vraie valeur est fixe, c'est l'intervalle qui varie d'un échantillon à l'autre)
Niveau de confiance vs Largeur de l'intervalle :
• Plus le niveau de confiance est élevé → plus l'intervalle est large
• 99% de confiance → intervalle plus large que 95%
• 90% de confiance → intervalle plus étroit que 95%
Exemple : Intervalle de Confiance pour la Moyenne
Problème :
Un échantillon de 30 étudiants obtient une moyenne de 50 points avec un
écart-type de 10. Calculez l'IC à 95%.
Données :
• X̄ = 50
• n = 30
• σ = 10
• Niveau de confiance = 95% → Z = 1,96
Calcul :
Erreur standard (SE) = σ / √n = 10 / √30 = 1,826
Marge d'erreur = Z × SE = 1,96 × 1,826 = 3,58
IC = X̄ ± marge d'erreur
IC = 50 ± 3,58
IC = [46,42 ; 53,58]
Interprétation :
Nous sommes confiants à 95% que la vraie moyenne de la population se situe
entre 46,42 et 53,58 points.
Exemple : Intervalle de Confiance pour une Proportion
Problème :
Dans un sondage de 100 personnes, 45 approuvent une mesure.
Calculez l'IC à 95% pour la proportion de la population qui approuve.
Données :
• x = 45 (succès)
• n = 100
• p̂ = 45/100 = 0,45
• Niveau de confiance = 95% → Z = 1,96
Calcul :
Erreur standard = √(p̂(1-p̂)/n) = √(0,45 × 0,55 / 100) = 0,0498
Marge d'erreur = Z × SE = 1,96 × 0,0498 = 0,0975
IC = p̂ ± marge d'erreur
IC = 0,45 ± 0,0975
IC = [0,3525 ; 0,5475]
IC = [35,25% ; 54,75%]
Interprétation :
Nous sommes confiants à 95% que entre 35,25% et 54,75% de la population
totale approuve cette mesure.
Loi Normale (Z) vs Loi de Student (t)
Critère
Loi Normale (Z)
Loi de Student (t)
Quand l'utiliser
σ connu OU n ≥ 30
σ inconnu ET n < 30
Paramètre
Écart-type population (σ)
Écart-type échantillon (s)
Distribution
Fixe
Varie selon ddl = n-1
Largeur IC
Plus étroit
Plus large (petit n)
Convergence
-
→ Z quand n → ∞
Facteurs Affectant la Largeur de l'IC
Largeur de l'intervalle augmente avec :
✓ Niveau de confiance plus élevé (95% → 99%)
✓ Écart-type plus grand (plus de variabilité)
✓ Taille d'échantillon plus petite
Largeur de l'intervalle diminue avec :
✓ Niveau de confiance plus faible (99% → 90%)
✓ Écart-type plus petit (moins de variabilité)
✓ Taille d'échantillon plus grande
Relation avec la taille d'échantillon :
Pour réduire la largeur de l'IC de moitié, il faut multiplier n par 4.
(car la marge d'erreur est proportionnelle à 1/√n)
Applications
Recherche médicale :
• Efficacité de traitements
• Paramètres biologiques (tension, glycémie)
• Essais cliniques
Sondages et études de marché :
• Intentions de vote
• Satisfaction client
• Parts de marché
Contrôle qualité :
• Dimensions de pièces manufacturées
• Durée de vie de produits
• Taux de défauts
Sciences sociales :
• Mesures psychométriques
• Études comportementales
• Recherche en éducation
Finance :
• Rendements moyens
• Volatilité
• Risques